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龙图腾网获悉北京中电飞华通信有限公司;国网信息通信产业集团有限公司申请的专利异构网络资源分配方法及电子设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121038001B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510966264.0，技术领域涉及：H04W72/543；该发明授权异构网络资源分配方法及电子设备是由刘迪;黄超;王艳茹;许剑;曹生彪;景晓松;薛有;刘然设计研发完成，并于2025-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本异构网络资源分配方法及电子设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种异构网络资源分配方法及电子设备，其中，所述方法包括：获取异构网络的当前网络性能参数及当前传播环境参数；基于所述当前网络性能参数及所述当前传播环境参数，利用预先构建并预训练的网络资源分配模型，确定D2D用户的目标通信模式及目标通信信道；其中，所述网络资源分配模型是基于深度强化学习及融合有交叉多头注意力机制的图卷积神经网络构建得到的。本申请提供的异构网络资源分配方法及电子设备能够，提高异构网络资源分配效率，优化异构网络资源配置，从而最大化异构网络性能。

本发明授权异构网络资源分配方法及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种异构网络资源分配方法，其特征在于，应用于包含有D2D用户及蜂窝用户的异构网络，包括： 获取异构网络的当前网络性能参数及当前传播环境参数； 基于所述当前网络性能参数及所述当前传播环境参数，利用预先构建并预训练的网络资源分配模型，确定D2D用户的目标通信模式及目标通信信道； 其中，所述网络资源分配模型是基于深度强化学习及融合有交叉多头注意力机制的图卷积神经网络构建得到的； 其中，所述网络资源分配模型通过以下方法构建得到： 构建异构网络资源的分配目标函数与限制条件；其中，所述分配目标函数的目标是异构网路总速率最大化，所述限制条件包括满足异构网络中所有用户的最小QoS要求； 基于所述分配目标函数与所述限制条件构建深度强化学习的智能体、状态函数、动作函数、奖励函数，得到深度强化学习机制； 构建包含交叉多头注意力模块的图卷积神经网络； 融合所述深度强化学习机制及所述图卷积神经网络得到所述网络资源分配模型； 智能体为异构网络中的D2D用户； 所述状态函数通过以下公式表达： 其中，为时隙u下智能体j的状态函数，，为状态空间，为时隙u下智能体j的信道占用情况，为时隙u下智能体j的QoS需求满意度，为时隙u下智能体j的相邻用户的信道占用情况，为时隙u下智能体j的相邻用户的QoS需求满意度，为时隙u下蜂窝用户的QoS需求满意度；代表第u个时刻第e个用户的数据率，代表每个用户的最小数据率需求； 所述动作函数通过以下公式表达：； 其中，为时隙u下智能体j的动作函数，为时隙u下智能体j的通信模式选择和信道分配的联合结构参数。

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